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产品经理要想做好数据分析,应该有一套完整的思维体系,在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。同时立足于产品和用户,用数据来打磨产品,用数据来检验迭代,不断提升用户体验。
这两年,随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播,数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据,但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。
那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系?数据分析的价值又在哪里?产品经理做数据分析有哪些具体的方法?又如何学习数据分析?本文将和大家分享一下这些问题。
数据分析体系:道、术、器
“道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析,首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
“术”是指正确的方法论。现在新兴的“Growth Hacker”(增长黑客)概念,从AARRR框架 ( 获取、激活、留存、变现与推荐五个环节)入手进行产品分析,这是一个非常好的分析方法。
“器”则是指数据分析工具。一个好的数据分析工具应该能帮助产品经理进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作,节省产品经理的时间和精力,帮助产品经理更好理解用户、更好优化产品。
数据分析的价值
产品经理不能为了数据分析而分析,而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代,驱动产品和用户增长。
1、产品规划属于战略层级,为整个项目、团队知名方向。它的专业性建立在对业务模式、商业模式有深入认知的基础上,而不同类型的产品有着截然不同的评判标准,比如工具型产品关注付费转化;内容型产品关注留存;社交型产品关注用户数;平台型产品关注使用频次……当然不同产品可能会同时具备几项特征,所需关注的指标也不尽相同。但是,根本上还是需要能满足、驱动总体的商业、业务模式。
2、产品设计属于基本能力,比如视觉设计、交互设计、结构设计,这些属于技能型能力,虽然里面大多是设计相关,但是都有相应的行业标准、规范,比较容易衡量;
3、产品管理属于管理能力,具体来说也分为项目管理和团队管理。而管理学作为一门学科分类,有着悠久的历史、大量的专业理论的和实践方法,所以专业性也较为容易评估。
4、产品评估属于数据分析,一般会有相应的数据型产品经理,此类的技术性、专业性更强,当下正在兴起的“增长黑客”就是典型的数据驱动型产品经理。
其实,当我们思考产品经理专业性的时候,都是在质疑产品经理的专业性,这一点无可厚非,也是“人人都是产品经理”导致的行业乱象。但是如上所述,产品经理在不同的环境下需要完全不同的专业能力,如果用最严格的标准去衡量,我们只能说,能成为“专业的”产品经理的只能是天才式的全才了。
但是,产品经理作为一个工种,是产品开发中至关重要的一环,提升其专业性可能是目前整个行业以及产品经理自身都急需反思的问题。
所以,判断产品经理的专业能力不能一概而论,需要根据具体的环境,评估产品与产品经理的匹配度后才能做出判断。对于产品经理而言,认清行业现状、准确自我评估、打造技能壁垒、快速完成提升才有机会“修炼成神”。
产品经理分为B端产品经理和C端产品经理,所以要学的东西有很多,分为软技能和专业技能,具体如下:
输入和输出
包括:逻辑分析、文字表达、语言表达、学习能力、总结能力、创新力、好奇心。
每个人都需要不断的锻炼自己的输入和输出能力。你是否可以快速学习某个知识?在会上你是否可以清晰的表述自己的观点?每次项目结束,你是否有复盘总结?你对行业动态和新鲜事物充满好奇心吗?
情绪态度
包括:责任感、抗压能力、情绪管理。
情绪和态度决定了一个人的职场状态。你是每天元气满满还是丧丧丧?你是否承担起应有的责任?面对巨大压力时,你是否可以很好的调节自己?当你受到质疑时,是否可以控制自己的情绪?
团队合作
包括:项目管理、积极主动、沟通协调、反馈意识、执行力、时间管理、主持参与会议。
核心技能:日常工作必备技能
包括需求分析、数据分析、竞品分析、商业分析、行业分析、需求收集、产品设计、版本管理、用户调研等。这些技能,是我们必须要掌握的专业技能。不同阶段的产品经理对技能的掌握程度要求不同,侧重点也不同。
比如:对于刚入行的产品经理,因工作大部分处于执行阶段,所以更侧重需求分析、产品设计、数据分析等落地的工作。而高级产品经理,他们的关注点会更侧重于商业分析、行业分析、版本管理等策略相关工作。
需求收集:你要知道如何去收集需求。比如:做用户调研、去应用市场/社交平台收集用户反馈、产品内用户主动的反馈、关注竞品动态、公司发展计划、通过数据分析挖掘需求、老板/运营提出的需求等。
需求分析:在接到一个需求时,不要盲目开始做原型,要分析用户需求背后的目的是什么,去挖掘用户的底层需求。比如那个经典的案例:在汽车发明之前,研发商问用户你想要什么,用户说我想要一匹跑的快的马。“跑的快的马”其实已经是一个解决方案,并非用户的需求。用户底层需求是“希望更快的到达某个地方”,当挖掘到用户这个需求后,才产生了汽车。
数据分析:数据,是衡量产品功能成效的工具。在产品开发循环中,如果缺少这个衡量环节,会导致我们盲目的做功能,以为在不断迭代优化,实际在原地打转。我们可以通过数据分析,评估产品改版(或新功能)效果,发现产品改进关键点等。
竞品分析:目的不同,分析内容不同。比如:挖掘市场份额和需求,从0-1创建产品时,更多的是商业层面的竞品分析,主要分析产品定位、商业模式、运营思路、盈利模式、市场推广等。如果是迭代优化产品功能,更多的是做功能体验层面的竞品分析,主要分析功能、内容、交互、视觉等。我们需要实时关注竞品的动态。
行业分析:即实时关注你产品所在行业的动态,了解行业大趋势,更有助于日后产品规划和新想法的产生。
商业分析:即实时关注你公司的商业策略和计划,了解公司未来发展方向,有助于接下来的产品计划。
版本管理:每个产品几乎都在迭代中不断优化,我们要具有版本迭代意识和需求优先级管理能力。要知道如何做版本计划、资源排期、功能优先级、版本进度跟进等。
产品设计:包括把需求转化为产品功能,把功能转化为信息架构、把信息架构转化为原型界面、以及各类流程图设计等。产品设计能力是产品入门最重要的一项技能。
用户调研:要以用户为中心去设计产品功能,这便要求我们去接近目标用户,多和他们沟通交流,关注他们的动态,了解他们的痛点和需求。常见的调研方法包括定性调研和定量调研。
扩展技能:有助于工作协同的技能
包括:技术、运营、设计、测试、心理学等。学习这些相关岗位的知识,可以助你更顺畅的和其他部门沟通交流,帮助我们更好的理解他人需求。同时,可以开阔我们的思考角度,从多维度全面的思考问题,而非单一产品层面。
在一些影视剧里,经常可见那些超级厉害的黑客,可以靠一台电脑,敲几个字符就能让整个网络系统出现大规模的瘫痪,侵入到各种高大上的企业网络中,来去自如,看别人的电脑秘密如探囊取物一般;
还有一个工种是与黑客不同的存在——程序员,每天坐在工位上,噼里啪啦敲着一行行的代码,还总被产品经理改需求。不爱说话,穿着邋遢,爱穿格子衫冲锋衣、牛仔裤、背双肩背包、黑眼圈配疲惫的脸,头顶越来越聪明,这是大众对程序员们的综合认知......
一提起黑客,人们一脸崇拜,那种神秘感好像听说了明星的一个爆炸新闻一样;一提起程序员,人们记住的却只是那些黑程序员的段子。同样是敲代码,差距咋就那么大呢?
黑客之所以让人崇拜,一是因为其神秘性,二是各种电影里对黑客的演绎夸张。可以这样说“黑客因其神秘性,更加容易造英雄。程序员给人印象加班多,整天加班还是有无穷无尽的问题。一个在明处,一个在暗处,暗处的给人更多遐想空间”。
如果要成为黑客,必须是一名合格的程序员,掌握必备的编程语言,而且黑客相对于普通的程序员,在某些专业领域做的而更加惊喜,而且很多都是标准的程序的逆向。这就给了人们一种“黑客是最牛的程序员”的印象,其实不然,术业有专攻而已,而且黑客和程序员的关系就是剪不断理不乱。
很多程序员和黑客其实都是难兄难弟,程序员编程为生,黑客以发现程序员的错误为生,国内的许多大公司的网络安全部门,多数是黑客招安来的,黑客化身成为公司的安全工程师,然后以工程师的名义继续和黑客对战。看似是难兄难弟,其实是相亲相爱一家人,两者随时可能角色互换。
就像阿里巴巴的首席安全技术专家吴翰清,在20岁的时候去阿里面面试的时候,被面试官问到有啥技术特长,吴二话没说,拿着面试官的电脑当场黑掉了阿里一台路由设备,导致阿里内部网络中断,从此在阿里传为佳话,更是在业内流传开来。
黑客碾压程序员这种说法在很多人眼里是真理,其实黑客和程序员不是水平高低的区别,是分工不同,就像长枪兵和魔法师。举个简单的例子,程序员就是建筑工人,有的人做设计,有的人做施工,有人搬砖,有人和泥,有人砌墙,各有所专,分工合作,建筑一幢大厦。
黑客呢就是想方设法钻到大厦里面非开放区域,或者偷点东西,或者在墙上喷个图案,或者就是看看,窥测心理。攻防技术不分伯仲。都可以非常强,或许能强的离谱,你眼中的一般程序员能创造黑客使用的C语言,脚本语言等。同样强悍的黑客能一夜间让你辛苦做好的程序系统瘫痪、数据库彻底消失。他们互相制约,同样也能使得产品更加安全。
最后,黑客和程序员的区别就是一句话的区别:程序员是一种职业,而黑客是一种兴趣,并且黑客也分好坏两种。
那么作为企业开发中至关重要的程序员岗位,只有具备更强更完备的编程技术,才能更好的避免一些不良黑客的侵入,更好的保障公司的网络及软件安全,这也要求程序员们在技术上的学习任何时刻都不应该松懈。
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